Spatial Governance of Multi-Plan Integration in the County Area:A Case Study of Sihui City

This study discussed the contradiction and reform experience of multi-plan integration in Sihui from the perspective of spatial governance.The research found:in terms of contradictions,the right and responsibility of management departments in the county area of Sihui were crosscutting,the township governance responsibilities needed urgent improvement,the urban-rural governance problems were different,the spatial governance elements were not unified,and the contradiction in the implementation mechanism was the implementation of projects.Through the multi-plan integration reform,Sihui reconstructed the right and responsibility relationship of the spatial governance departments,unified the elements of spatial governance,and refactored the implementation mechanism by reconstructing the transmission mechanism of the spatial planning system and the project approval mechanism and establishing the dynamic evaluation and adjustment mechanism.

考虑火电有序退役的源-网-储协同多阶段规划方法

“双碳”目标下,我国电力系统亟需深度脱碳转型,传统以煤电为主的电力能源结构将发生根本性转变。研究火电机组的有序退出,实现安全、经济的低碳化转型是新型电力系统建设的重要课题。为此,该文提出一种考虑火电有序退役的源-网-储协同多阶段规划方法,在保证绿色、安全新型电力系统建设的基础上,提升电力系统低碳化转型经济效益。首先,建立可考虑火电机组退役的源-网-储协同多阶段规划模型。然后,设计模型线性化及求解加速方法提高模型运行效率。最后,以HRP-38测试系统为典型算例,提出在碳排放限额约束及新能源占比逐渐提高共同影响下的火电发展及退役路径,并从惯量需求等角度评估含火电机组有序退役的多阶段规划模型的有效性。

基于Pareto蚁群算法的双目标路径规划研究

针对复杂建筑环境人员应急疏散单一路径不能满足火灾环境变化需求的问题,基于改进蚁群算法,结合Pareto双目标解集思想,提出一种组合优化解集的双目标蚁群算法,通过排序优化的思想,实现人员多路径动态疏散规划。在构造Pareto解集的阶段协同考虑疏散路径长度以及火灾风险程度2个优化目标,计算各个解之间的支配关系。利用排序优化蚁群算法的正反馈机制将各组解的信息素按一定比例作为最优路径信息素的积累,加快解集的寻找。最后将其与传统双目标蚁群算法相比较,结果表明:优化后的双目标算法更加适合复杂建筑人员疏散路径规划问题,在寻找多组满足要求解的同时展示目标之间的利弊关系,供决策者选择合适的路径,提高疏散效率。

受海龟爬行与山羊行走启发的四足仿生移动机器人多步态规划及动力学分析

为解决救援机器人运动速度慢、环境适应性差和步态单一等问题,参照海龟与山羊的生理结构,设计了一种四足仿生移动机器人。首先,根据海龟能在松软地面上爬行以及山羊运动能力强的特点,为机器人规划了仿海龟爬行和仿山羊行走两种步态以适应不同环境,提高了机器人的运动性能。然后,对机器人支腿进行了动力学分析,通过建立动力学模型来获取机器人关节扭矩与运动性能参数之间的定量关系。最后,通过仿真和样机实验来验证机器人步态的可行性以及机器人的环境适应能力。结果表明,所设计的机器人结构稳定,步态规划合理,可适应不同的复杂地形。研究结果可为仿生机器人的设计与开发提供重要参考。

基于决策树模型的城市人群稳态分布预测实证——以泉州湾片区为例

基于预测的城市人群时空变化特征对城市空间资源进行配置是城市规划的重要工作,城市人口在不同的空间中快速变迁移动,具有非均衡分布的特点。这种人群非均衡分布的时空变化具有一定的规律性,即稳态分布。本文基于LBS数据以及建成环境的多源异构大数据,选取4大类36小类指标,采用智能决策树模型构建城市人群稳态分布的预测模型。对于泉州的实证发现,预测模型的准确度达84.32%,具有较高的准确性和依据,其内在理论依据是城市人群在空间上的规律性时空活动,能够为未来的城市规划提供决策参考。

基于区间理论的油田综合能源系统优化规划

针对油田的能源结构和用能负荷的特征,构建了油田综合能源系统架构;考虑可再生能源出力的不确定性和油田多元负荷用能的随机性,建立了光伏、光热出力的区间模型,热负荷区间模型和基于价格型响应的电负荷区间模型;通过分析设备投资成本的时间价值和区域碳中和途径,建立一种计及源荷不确定性的综合能源系统规划模型,并结合仿射算法和区间序关系,将不确定性优化问题转化为确定性的多目标优化问题进行求解。算例分析表明,油田综合能源系统架构符合油田能源禀赋和负荷实际耦合情况,设备配置方案投资回收年限短,不确定性权重系数越高,投资越大,年净收益区间越大,结果验证了规划方法的有效性。与传统鲁棒凸规划优化方法相比,所提方法为决策者提供了满足区间约束的解集,避免了规划方案的保守性。

“城—产—人”关联视角下城市边缘乡村转型的多尺度路径——以江苏溧阳北拓区为例

文章从空间、要素和时间维度,辨析城边村与“城”“产”“人”三重外部动力的多重关联性,构建“城—产—人”关联视角下的城边村转型研究框架。在此视角下,基于城边村演化发展的核心特征总结,从城区、园区、社区3个层面探讨城边村转型的多尺度空间路径,分别为:以城乡融合推动空间结构重组、以产业转型支撑空间布局融合、以人群需求引领品质生活营造。最后以溧阳北拓区乡村为例,以“融入城区—联动园区—激活社区”为脉络,提出城边村多尺度协同的规划策略,以期为我国乡村转型与新型城镇化提供可能的借鉴。

基于网源协同多阶段投资规划的配电网过网费机制设计

针对分布式电源就地消纳会造成电网企业输配电成本流失,且现行输配电价制定机制尚不能真实反映“余电上网”模式下分布式电源对配电网的实际使用情况,提出一种基于网源协同多阶段投资规划的配电网过网费机制设计。首先,根据负荷增长情况,以投资年份、投资容量为决策变量,将分布式电源规划周期分为若干阶段,在此基础上利用所提过网费模型分别求出各阶段对应的过网费。其中,源网协同多阶段规划模型的建立以分布式电源投资主体效益最大及配电网网损和电压波动最小为目标,过网费计算模型则依据分布式发电市场化交易的输配电资产占用情况、电压等级和电气距离等关键影响要素,构建了含基础费用、阻塞附加费用和交叉补贴费用的分布式电源过网费。仿真结果表明,所提出的与分布式电源投资规划相结合的过网费机制能够保证投资主体的效益和配电网的资产回收,并能在一定程度上提高分布式电源的渗透率和消纳率。

新课标背景下语文“命题规划”的理解与实践

为落实语文新课标理念、进一步提升命题质量,需重视命题规划。命题规划需统筹考虑多个维度,如目标要求、内容范围与水平标准、考试形式、试卷结构、题型、题量、难度、评分标准等。当前,需依据语文新课标更新部分命题规划维度的所指,从多个维度改进命题规划实践,如立足语文学习任务群立体规划考试内容,进一步贴合语文学科内容领域特性确定试题考查的认知水平,兼顾试卷的显性结构和隐性结构等。命题规划结果可根据实际需要酌情选用相应载体呈现:可以继续沿用并优化“多维细目表”,也可以编制整合分领域命题细目表与相关说明的“命题框架”,以增强命题规划的针对性与弹性。

基于深度强化学习的多自动导引车运动规划

为解决移动机器人仓储系统中的多自动导引车(AGV)无冲突运动规划问题,建立了Markov决策过程模型,提出一种新的基于深度Q网络(DQN)的求解方法。将AGV的位置作为输入信息,利用DQN估计该状态下采取每个动作所能获得的最大期望累计奖励,并采用经典的深度Q学习算法进行训练。算例计算结果表明,该方法可以有效克服AGV车队在运动中的碰撞问题,使AGV车队能够在无冲突的情况下完成货架搬运任务。与已有启发式算法相比,该方法求得的AGV运动规划方案所需要的平均最大完工时间更短。

多机器人协同路径的时域协作-势场A*规划

为了减小多机器人协同工作路径长度并提高路径平滑度,提出了基于时域协作-势场A*算法的多机器人协同规划方法。建立了机器人工作环境的栅格模型,分析了传统A*算法辅助信息不充分的问题。为了充分利用环境中的障碍物和目标点位置等先验信息,基于势场法将障碍物和目标点信息引入到A*算法辅助信息中,提出了基于势场A*算法的单机器人路径规划方法。使用三维时空图代替二维平面图,可以有效判断出多机器人碰撞问题,并根据碰撞类型制定了避撞策略。经验证,势场A*算法规划的路径长度和平滑度均优于传统A*算法、文献[11]蚁群算法;在多机器人协同路径规划中,在规划出各机器人最优路径基础上,可以有效解决机器人之间的碰撞问题。实验结果验证了时域协作-势场A*算法在多机器人协同路径规划中的有效性和优越性。

基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模研究

针对个性化旅游线路生成过程中用户个人喜好分析环节较为薄弱,依照用户兴趣分析结果生成路线景点过于分散,旅游线路景区覆盖率较低的问题,提出一种基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模方法。获取用户数据,并按照显性兴趣、隐性兴趣的分类方式设定数据标签,完成数据预处理。根据关联规则结合数据预处理结果,构建用户兴趣模型,分析用户对部分旅游目的地的兴趣值以及用户的旅游行为特征。基于用户兴趣模型的个性化旅游线路生成建模方法设计完成。实验结果证实,所提模型可有效克服用户个人喜好分析问题,提升旅游线路景区覆盖率。

智能优化算法的模块化测试与仿真

生活及工程应用中许多问题可归结为目标之间相互矛盾的多目标优化问题,其应用需求强烈、理论创新性强、模型建立难、求解方法复杂。提出了智能优化算法的模块化测试与仿真方法,以多目标粒子群算法为例,通过对算法本身参数配置,以及多测试函数、多算法综合对比测试,可得出算法求解的帕累托前沿以及解集的收敛性与分布性指标,进而可评判该算法对于求解同类优化问题时的性能优劣。将上述方法应用到煤矿井下掘进截割路径规划中,得出了高效能、强安全的掘进截割最优路径。智能优化算法可用于“人工智能”相关课程课堂教学中,分析求解多目标优化问题,也可用于实验教学演示、创新实验项目,有助于提高学生的科研素养与实践能力。

非结构化场景下的无人车轨迹规划研究

针对传统无人车轨迹规划算法在非结构化场景下存在实时性较低和轨迹平滑性较差等问题,提出了一种前后端分离的轨迹规划算法。该算法的前端路径搜索部分对Hybrid A*算法在控制空间进行搜索范围的剪枝且保留了车辆的运动学约束,并通过优化启发函数的计算方式,提高了图搜索的实时性。该算法的后端轨迹优化部分分为两个阶段:第一阶段设计了一个软约束非线性多目标优化器对路径进行局部优化,生成离散的轨迹位姿点和时间分配值;第二阶段基于五次样条曲线利用最小化Jerk的思想对离散位姿点进行平滑连接,提高了轨迹的平滑性。最后在室外停车场环境下对所提算法进行了实车测试,前端路径搜索和后端轨迹优化的实验结果表明该算法具有较高的实时性和轨迹平滑性。

国土空间规划背景下“多维融合”教学模式探索——以国土空间总体规划系列课程为例

国土空间规划背景下,城乡规划专业教学需要不断更新与完善。以内蒙古工业大学城乡规划专业国土空间总体规划系列课程为例,从人才培养目标、教学团队平台、教学模式方法、教学评价体系四个方面,构建了“产学研”相融合、交叉学科理论与规划实践相融合、线上线下与多种教学方法相融合、多元化教学评价主体相融合的“多维融合”教学改革模式。为适应城乡规划发展的新要求、新形势和新使命,探索集理论、实践、方法、研究于一体的教育教学新模式。

多无人车协同规划及突发情况下应急响应与恢复方法

面对环境突变、车辆故障等突发情况,传统集中式协同规划方法无法快速应急响应、实现系统冲突消解和有序恢复。针对以上问题,提出一种运动学约束下多无人车协同规划及突发情况下应急响应与恢复方法。首先,采用集中式搜索架构构建运动学约束下的协同路径规划模型,引入车身约束树以消解连续空间内多无人车碰撞。其次,为确保受突发情况影响的无人车能够安全快速停靠并降低对系统的干扰,提出一种基于预警区域的应急规划起始点选取方法,基于紧急事件发生时无人车状态生成的随机搜索树进行分层搜索,将随机搜索树、系统内部时空约束、无人车运动稳定性需求相结合,确保无人车能平稳过渡到应急停靠点。最后,在系统恢复过程中,针对不同无人车到达应急响应停靠点的时间差异,采用异步规划策略,将未受突发事件影响的车辆轨迹纳入协同规划的时空约束,最终生成应急响应后的恢复轨迹簇。仿真测试中,最优应急响应轨迹生成平均时长0.324 s,应急响应模块将规划成功率由28.7%提高到87.6%,异步模块在突发障碍物高达15个时将运行效率提升接近93%。

无人水面艇路径规划与控制实验平台研究

针对无人艇路径规划与避障控制等功能在真实环境下系统验证和评估不足的问题,提出一种具备多种传感器和控制系统的无人滑行艇实验平台。文中所开发的实验平台集成激光雷达、深度相机、全球定位系统(global positioning system,GPS)、超宽带(ultra wide band,UWB)定位系统、陀螺仪等多种传感器,并采用基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)和Free_RTOS操作系统的主控制器和底层控制器。该实验平台不仅包括滑行艇本身、感知系统、底层控制器和远程监控系统等,还包括上层定位算法、路径规划算法和执行器控制算法。文中以1艘装载了多种传感器的无人滑行艇为实验对象,搭建了包括建图、定位与远程监控的综合实验平台,并且进行了滑行艇导航实验,验证了路径规划和避障控制算法的有效性,可为无人艇的技术发展和应用提供一定的参考。

基于承载力—内生力—潜力的湖北省乡镇分类及规划策略研究

因地施策是乡镇级国土空间规划的要求,也是乡镇高质量发展的必然选择。以湖北省为例,以乡镇为基本单元,基于承载力—内生力—潜力分析乡镇发展情况,从区位条件、自然资源、社会经济、设施配套、地方特色5个维度34项指标构建乡镇分类指标体系,利用主客观叠加组合分析法赋值,通过自然间断点分级法进行乡镇发展类型划分。根据乡镇的综合优势和特色优势,将其分为“五型四类”,即城郊服务类、重点发展类、优化提升类、保留改善类以及生态资源型、旅游带动型、现代农业型、工业主导型、均衡发展型,并对各类乡镇的发展特点和空间格局进行对比分析。最后,针对综合分类和特色分类形成组合分类,提出相应的规划策略,为乡镇的分类评价和发展规划提供科学依据。

改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究

针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。

重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基.大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点,传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题,多机器人具有高鲁棒性、高效性等优点,为大型复杂部件制造提供了良好的制造基础.任务分配与运动规划是多机器人制造系统的决策中枢,其性能影响整个系统的运行效率.考虑到重大装备部件制造任务分配与运动规划过程中任务工序多、冲突干涉多、精度需求高等挑战,本文首先对复杂环境下多机器人任务分配与运动规划的重要性进行了说明;然后阐述了目前主要的任务分配与运动规划方法,包括其在智能制造领域下的应用;在此基础上,对现阶段复杂场景下任务分配和运动规划存在的问题进行了分析,并使用强化学习与混合优化算法等方法提出了解决思路;最后对重大装备大型复杂部件制造过程多机器人任务分配和动态规划技术及应用的发展进行了总结与展望.